前言
在上一篇博客中，笔者带大家一起探讨了生成器与迭代器的本质原理和使用，本次博客将重点聚焦于生成器对象的send方法。
一.send方法详解
我们知道生成器对象本质上是一个迭代器。但是它比迭代器对象多了一些方法，它们包括send方法，throw方法和close方法等。生成器拥有的这些方法，主要用于外部与生成器对象的交互。我们来看看生成器对象到底比迭代器多了哪些方法：
def func():
yield 1
g = func()
item_list = [1, 2, 3, "spark", "python"]
list_iterator = item_list.__iter__()
print(set(dir(g))-set(dir(list_iterator)))
#打印结果：{'__del__', 'send', '__name__', '__qualname__', 'gi_yieldfrom', 'gi_frame', 'throw', 'gi_running', 'gi_code', 'close'}
send方法有一个参数，该参数指定的是上一次被挂起的yield语句的返回值。正确的语法是：send(value)我们还是通过实际的代码进行讲解说明：
def MyGenerator():
value = yield 1
value = yield value
gen = MyGenerator()
print(gen.__next__())
print(gen.send(2))
print(gen.send(3))
打印结果如下：
1
2
Traceback (most recent call last):
File "D:/pythoncodes/day13.py", line 180, in <module>
print(gen.send(3))
StopIteration
根据执行结果我们一起来分析下上面代码的运行过程：
【001】当调用gen.__next__()方法时，Python首先会执行生成器函数MyGenerator的yield 1语句。由于是一个yield语句，因此方法的执行过程被挂起，而__next__()方法的返回值为yield关键字后面表达式的值，即为1，所以首先会打印出1。
【002】当调用gen.send(2)方法时，Python首先恢复MyGenerator方法的运行环境，上一次程序执行到yield1时被挂起，此时恢复了运行环境，继续开始执行。开始执行的第一步是将将表达式(yield 1)的返回值定义为send方法参数的值，即为2。这样，接下来value=（yield 1）这一赋值语句会将value的值置为2。继续运行会遇到yield value语句，因此，生成器函数MyGenerator会再次被挂起。同时，send方法的返回值为yield关键字后面表达式的值，也即value的值，为2。由于又遇到了yield语句，所以此时生成器函数又会被挂起，直到等待下一次的__next__()方法调用。
【003】当调用send(3)方法时，Python又恢复了MyGenerator方法的运行环境。同样，开始执行的第一步是将表达式(yield value)的返回值定义为send方法参数的值，即为3。这样，接下来value=（yield value）这一赋值语句会将value的值置为3。继续运行，MyGenerator方法执行完毕，故而抛出StopIteration异常。因为在语句value=(yield value)执行完毕后，后面就没有yield value语句了，即使我们执行gen.send(3)，然后打印出来也拿不到3这个值，因为其压根没有被返回。
总的来说，send方法和next方法唯一的区别在于：执行send方法会首先把上一次挂起的yield语句的返回值通过参数设定，从而实现与生成器方法的交互。但是需要注意，在一个生成器对象没有执行next方法之前，由于没有yield语句被挂起，所以执行send方法会报错。例如
def MyGenerator():
value = yield 1
value = yield value
gen = MyGenerator()
print(gen.send(2))
#报错：TypeError: can't send non-None value to a just-started generator
可以看到在没有先执行.__next__方法时，直接执行send()方法会报错，因此我们可以将.__next__方法看作是生成器函数函数体执行的驱动器。因此我们可以做出如下的总结：
使用 send() 方法只有在生成器挂起之后才有意义，也就是说只有先调用__next__方法激活生成器函数的执行，才能使用send()方法。
如果真想对刚刚启动的生成器使用 send 方法，则可以将 None 作为参数进行调用。也就是说， 第一次调用时，要使用 g.__next__方法或 send(None)，因为没有 yield 语句来接收这个值。 虽然我们可以使用send(None)方法，但是这样写不规范，所以建议还是使用__next__()方法。
清楚了上面这点，我们就能很好地理解gen.send()方法的本质了。可能还有小伙伴对生成器函数中的yield赋值语句的执行流程不是很了解，下面我就来通过大白话的形式来为各位朋友讲解。
我们知道从程序执行流程来看,赋值操作的 = 语句都是从右边开始执行的。既然能够明确这一点,那我们就能很好理解yield赋值语句了.
依然是上面的程序，来看 x = yield i 这个表达式，如果这个表达式只是x = i, 相信每个人都能理解是把i的值赋值给了x，而现在等号右边是一个yield i,我们称之为yield表达式，既然是表达式，肯定要先要执行yield i,然后才是赋值。yield把i值返回给调用者后，执行的下一步操作是赋值，本来可以好好地赋值给x,但却因为等号右边的yield关键字而被暂停，此时生成器函数执行到赋值这一步，换句话说x = yield i这句话才执行了一半。
当调用者通过调用send(value)再次回到生成器函数时，此时是回到了之前x = yield i这个赋值表达式被暂停的那里，刚才我们说过生成器函数执行到了赋值这一步，因此接下来就要真正开始执行赋值操作啦，也即是执行语句x = yield i的另一半过程：赋值。这个值就是调用者通过send(value)发送进生成器的值,也即是yield i这个表达式的值。
二.题目解析
在弄清楚send()方法的本之后，我们来练习几个题目加深对该知识点的理解。
【001】
def func():
print(123)
value = yield 1
print(456)
yield '***'+value+'***'
g = func()
print(g.__next__())
print(g.send('aaa'))
# 打印结果为：123 1 456 ***aaa***
【002】
def func():
print(123)
value = yield 1
print(value)
value2 = yield '*****'
print(value2)
yield
g = func()
print(g.__next__())
print(g.send('aaa'))
print(g.send('bbb'))
# 打印值为：123 1 aaa ***** bbb None
本体需要仔细分析，注意一点，不管是g.__next__()方法还是g.send(value)的返回值都是yield后面的值。所以最后才会打印出None，千万不要被里面的
print语句搞混了
【003】
def func():
print('*')
value = yield 1
print('**', value)
yield 2
yield 3
g = func()
print(g.__next__())
print(g.send('aaa'))
print(g.__next__())
# 打印结果：* 1 ** aaa 2 3 其中**和aaa是一起的。
【004】
def func():
print('*')
value = yield 1
print('**', value)
v = yield 2
print(v)
yield 3
g = func()
print(g.__next__())
print(g.send('aaa'))
print(g.send('bbb'))
# 打印结果：* 1 ** aaa 2 bbb 3 其中**和aaa是一起的。
【005】我们再来看如下一个经典的例子：
def func():
print(1)
yield 2
print(3)
value = yield 4
print(5)
yield value
g = func()
print(g.__next__())
print(g.send(88))
print(g.__next__())
#打印结果如下：1 2 3 4 5 None
本题是一道比较经典的send方法面试题，我们一起来分析下该方法的执行流程：当执行完g.__next__()方法后，该方法的返回值为2，因为yield后面是2。此时我们接着执行g.send(88)，这里非常容易搞迷糊，我们发现再次进入到生成器函数体中时，按照我们前面所说的执行步骤，此时应该将88赋值给(yield 2)这个表达式，但是我们意外地发现左边并没有变量来接收这个88。此时我们继续往下面执行，接着打印3，然后遇到value = yield 4，因此这里暂停执行，将4返回给g.send(88)，因此紧接着打印4，然后接着执行最后一行g.__next__()，此时再次进入生成器函数体中上次的执行位置value = yield 4，由于此时执行的是g.__next__()方法，并没有传入任何值，相当于调用方法g.send(None)，所以此时表达式(yield 4)的值为None，并将None赋值给value;接着执行下面的print(5)，然后继续执行下面的yield value语句，由于value的值为None，此时又碰到了yield语句，所以最后一行g.__next__()方法打印的值为None.所以最终的打印结果是1 2 3 4 5 None。这是一道比较经典的题目，希望大家能够仔细分析下题目，认真分析下相关执行流程。
【006】生成器与生成器表达式，列表的结合使用
def demo():
for i in range(4):
yield i
g = demo()
g1 = (i for i in g)print(g1)
g2 = (i for i in g1)
print(g2)
print(list(g1))
print(list(g2))
#打印结果如下：
<generator object <genexpr> at 0x000001D59303BE60>
<generator object <genexpr> at 0x000001D59305F678>
[0, 1, 2, 3]
[]
笔者开始拿到这个题目的时候也比较懵逼，我们首先来一步步分析：g1是一个生成器对象，它是由生成器表达式(i for i in g)生成的。g本身是一个生成器对象，那么for
i in g表示我们使用for循环来迭代遍历生成器对象，但是本题写成了生成器表达式的形式(i for i in g)，因此这里返回的又是一个生成器对象，按照刚才的分析，g2也是一个生成器对象，此时即使我们打印g1和g2，打印出的也只是这两个对象在内存中地址值，为什么没有打印出实际的值呢？因为此时我们压根就没有用到g1和g2里面的值，所以它们也就不会执行。
直到我们使用list(g1)时，才触发了真正的计算，首先是for i in g，前面一篇博客我们讲解了for循环的本质，它其实是不断调用迭代器的__next__(）方法来获取迭代器里面的值，因此这里相当于不断遍历生成器对象g,然后获取g里面的值，由于生成器函数的函数体for循环只会执行4次，所以当执行完毕for i in g后，取出了0，1，2，3四个值，然后再使用list(g)将这四个值封装在列表中。因此我们打印print(list(g1))，其实打印的是生成器对象里面的元素。紧接着，我们来执行第二个print(list(g2))语句，同理在这里会执行for i in g1，这句话的意思是通过for循环来迭代遍历生成器对象g1里面的元素，不过这里大家要注意的是此时我们已经将g1中的元素遍历完毕了，而且封装在列表中。因此再次遍历g1时，已经没有元素了，所以即使使用list(g2)再来封装，也只是一个空列表而已，所以最终的结果打印的就是一个空列表。
我们换一种角度来思考这个问题，如果我们先取g2里面的元素，然后再取g1里面的元素，会打印出什么？还是来看代码：
def demo():
for i in range(4):
yield i
g = demo()
g1 = (i for i in g)
g2 = (i for i in g1)
print(list(g2))
print(list(g1))
同样我们再来分析下，由于g2是从g1中取值，所以当使用list将g2中的元素封装完毕后，g1中的元素也被访问完毕了！此时再打印g1,然后使用list封装也于事无补，依然是一个空列表而已。所以最终打印结果为：0，1，2，3 [ ]
【007】生成器与装饰器的结合使用
这里举一个实际的例子，我们首先来看看具体的代码：
def wrapper(func): #生成器预激装饰器
def inner():
g = func() #g = average_func()
g.__next__()
return g
return inner
@wrapper
def average_func(): # average_func = wrapper(average_func) 返回inner, 执行 average_func()，相当于执行inner()
total = 0
count = 0
average = 0
while True:
value = yield average #0 30.0 25.0
total += value #30 50
count += 1 #1 2
average = total/count #30 25
gen = average_func()
print(gen.send(30))
# print(g.__next__()) #激活生成器print(gen.send(20))
print(gen.send(10))
此处代码是装饰器与生成器的结合使用，我们首先来分析函数的执行流程：1.首先执行函数average_func()，我们发现该函数被一个装饰器所修饰，按照执行流程，首先会去执行装饰器函数，通过观察，装饰器的主要作用是初始化生成器函数体的运行，具体而言是使用g.__next__()方法来驱动函数体的执行，直到遇到第一个yield才暂时让函数处于挂起的状态，此时装饰器函数返回一个生成器对象g，因为我们需要一个生成器对象g,所以在装饰器函数中需要return返回值。此时执行到gen = average_func()那么gen就是一个生成器对象，而且执行到这一步，我们也激活了生成器函数体的运行，此时函数状态暂时停止在yield average这里，接着我们执行
print(gen.send(30))，按照我们前面的分析流程，value的值被赋值为30，接着往下走，total=30，count=1,average=30,由于没有遇到yield,我们接着执行while True，当我们再次执行到 value = yield average时，此时返回average的值给print(gen.send(30))，为30；然后我们接着执行下面的print(gen.send(20))，此时value的值变为20，total变为50，count变为2，average变为25...依此类推。直到执行完毕print(gen.send(10))所以上面函数的打印值为：30.0 30.0 26.666666666666668 22.5
本题是生成器与装饰器的实际结合使用，希望大家能够仔细体会。
综合上面几个综合案例的分析，我们可以总结出如下的结论：
【001】send和next工作的起止位置是完全相同的,即两者都是遇到yield关键字，然后暂时是生成器函数体处于挂起的状态；
【002】send可以把一个值作为信号量传递到函数中去,这就体现了send关键字的作用，它主要用于和外部生成器对象进行交互
【003】在生成器执行伊始，只能先用next，因为我们需要使用next()方法激活生成器函数体去执行，然后遇到第一个yield，以方便后面使用send方法往生成器函数中
传递参数
【004】只要用send传递参数的时候，必须在生成器中还有一个未被返回的yield
我们最后一起来看看一道比较牛逼精彩的面试题，先上代码：
def add(n,i):
return n+i
def test():
for i in range(4):
yield i
g=test()
for n in [1,10,5]:
g=(add(n,i) for i in g)
print(list(g))
遇到这样的题目，我们首先观察整个函数的特点，test()是一个生成器函数，而且题目中也出现了使用for循环来迭代遍历生成器函数。我们首先专注于解决外层的for循环，for n in [1,10,5]，这里不是range,而是一个列表，由于改题目是循环嵌套循环，所以我们需要拆开求解，拆解步骤如下：
[001]先执行这步：得到g
n = 1
g=(add(1,i) for i in g)
[002]001执行完毕后，才开始执行002，此时002中的g是001中的g,因此我们将g=(add(10,i) for i in g)变为
g=(add(10,i) for i in (add(1,i) for i in g))
n=10
g=(add(10,i) for i in g)
[003]002执行完毕后，最后开始执行003，此时003中的g又是002中的g,因此我们将003中的g换为002中的g,即做如下的变化
g=(add(5,i) for i in g)变为：g=(add(5,i) for i in (add(10,i) for i in (add(1,i) for i in g)))
n=5
g=(add(5,i) for i in g)
print(list(g))
经过上面步骤的拆解与分析，我们最终所求的表达式为：g=(add(5,i) for i in (add(10,i) for i in (add(1,i) for i in g)))
针对这样复杂的嵌套表达式，我们的计算原则就是从里面逐层拆解，首先计算生成器表达式(add(1,i) for i in g)，这里首先计算for i in g,相当于使用for循环遍历生成器对象g,执行完毕结果后为：0，1，2，3，此时接着执行add(1,i)，i的值分别为0，1，2，3，执行完毕add(1,i)后，结果分别为1，2，3，4。
接着我们来执行第二层嵌套循环add(10,i) for i in (1,2,3,4),执行完毕后的结果为：11，12，13，14，最后来执行外层的嵌套循环：add(5,i) for i in (11,12,13,14)，结果为：16，17，18，19.
题目的最后一行是将生成器对象里面的元素封装到列表中，然后打印列表，因此最终的结果是：16，17，18，19.
咋一看，我们分析得头头是道，事实上结果是错误的！原因在于我们没有很好地理解生成器的延迟执行，其实开始分析的时候我们就已经错了，比如当n=1时，我们分解这一步，错误地认为生成器会将n=1带入到生成器表达式g=(add(n,i) for i in g)中，于是该生成器表达式的值就变为g=(add(1,i) for i in g)，正是基于这样的推理，当后面n为10和5时，我们都将n的值带入到生成器表达式中，于是得到了最终的错误表达式：g=(add(5,i) for i in (add(10,i) for i in (add(1,i) for i in g)))。
导致上面错误的原因在于，我们并没有很好地理解生成器的延迟执行，我们错误的认为每分解一步，就会将n的值带入到表达式中。其实对于生成器而言，根本就没有执行，因此也谈不上所谓的将n值带入进去了！只有在执行list(g)时，此时表明我们需要去生成器里面取值了，此时才开始计算，才开始将n的值带入到最终的生成器表达式中，因此最终的n值为5，前面n为1和10压根就没有什么作用，因为压根就没有执行，压根就没有执行赋值操作。所以正确的分解步骤如下所示：
[001]先执行这步：得到g
n = 1
g=(add(n,i) for i in g)
[002]001执行完毕后，才开始执行002，此时002中的g是001中的g,因此我们将g=(add(n,i) for i in g)变为
g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in g))
n=10
g=(add(n,i) for i in g)
[003]002执行完毕后，最后开始执行003，此时003中的g又是002中的g,因此我们将003中的g换为002中的g,即做如下的变化
g=(add(n,i) for i in g)变为：g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in (add(n,i) for i in g)))
n=5
g=(add(n,i) for i in g)
print(list(g))
[004]只有在最后一步执行list(g)时，才真正驱动生成器的计算，才开始将n的值带入到表达式
g=(add(n,i) for i in (add(n,i) for i in (add(n,i) for i in g)))中，所以最终计算的表达式中n的值为5，于是我们得到
了正确的表达式：
g=(add(5,i) for i in (add(5,i) for i in (add(5,i) for i in g)))；
而不是如下错误的表达式：g=(add(5,i) for i in (add(10,i) for i in (add(1,i) for i in g)))
经过上面的分析，于是我们来计算生成器表达式的值：g=(add(5,i) for i in (add(5,i) for i in (add(5,i) for i in g)))，同理和上面一样的分析，得到最终的结果值为15，16，17，18。
下面来总结下整个题目要注意的点：
1.首先是最外层的for循环，这里的n分别取三个值，因此for循环里面的内容会执行三次；记住外层的for循环只是控制里面生成器表达式执行的次数，而不是真正的对n进行赋值，真正影响n取值的是最后一个值，这才是起决定作用的。
2.for循环里面的生成器表达式不断嵌套，对于这类计算需求，需要我们不断地进行拆解计算，从最里层开始计算。
结语：
以上就是关于send方法的相关探讨和剖析，重点需要掌握send方法的实际意义与使用！大家可以结合笔者列出的几道题目来体会下send方法的运用。下一篇笔者将详细分析一个运用函数生成器，装饰器相结合的实际案例，希望给能够带领大家掌握相关知识点的实际运用。最后推荐一篇不错的文章给大家:
http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7213953.html
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